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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,620 - 1,628 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.10.1620
이용수
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수동형 바이스태틱 레이더는 상용 방송 또는 통신 신호 등을 이용하여 표적의 위치와 속도를 추정하는 레이더 시스템이다. DTV (digital television) 신호는 다른 신호에 비해 신호 세기가 강하고 대역폭이 넓기 때문에 드론과 같은 저속의 소형 비행물체를 탐지하기 위한 수동형 레이더의 신호원으로 적합하다. 일반적으로 탐지 과정에서 나타나는 거리-도플러 맵에서 표적을 찾아내기 위해 레이더 시스템에서는 일정 오경보 확률 탐지기를 사용한다. 하지만, 잡음 및 클러터 신호들로 인하여 거리-도플러 맵 상에 표적 이외의 다양한 오탐지가 생성되기 때문에, 일정 오경보 확률 탐지기의 오경보 확률이 올라가는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 기법에 사용되는 인공 신경망 모델인 U-Net을 활용한 표적 탐지기를 제시한다. 제안하는 표적 탐지기는 기존의 표적 탐지기에서 오경보 확률이 높아지는 문제점을 해결하고 표적 탐지 확률을 높인다는 장점이 있다. 모의실험 및 드론 실측 데이터를 통해 탐지 확률, 오경보 확률, 그리고 F1 score의 측면에서 제안하는 알고리즘과 일정 오경보 확률 탐지기의 성능을 비교 및 분석함으로써, 인공 신경망을 기반으로 하는 표적 탐지기의 우수함을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 일정 오경보 확률 탐지기
Ⅲ. 제안하는 U-Net 기반 표적 탐지기
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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